一种基于Grassmann流行的车牌字符识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510108781.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2015-03-12
申请人：
电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于Grassmann流行的车牌字符识别方法
申请号	CN201510108781.0	申请日期	2015-03-12
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2015-10-28	公开/公告号	CN105005757A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都高新区世纪城南路599号6栋11层3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厚普清洁能源股份有限公司	当前权利人	厚普清洁能源股份有限公司
发明人	解梅;卜英家;何磊;张碧武
代理机构	电子科技大学专利中心	代理人	周刘英

摘要

本发明公开了一种基于Grassmann流行的车牌字符识别方法。属于领域图像处理技术领域。本发明将Grassmann流形应用到车牌字符识别过程中，对多幅同类字符图像同时处理，并且将同类所有字符图片构成一个矩阵，充分利用车牌字符图像的所有信息和同类车牌字符之间的联系，将得到的矩阵进行SVD分解，得到每个车牌字符的张成子空间，这些张成子空间对应Grassmann流形上的点，将车牌字符识别问题转化为求Grassmann流形上点与点之间的距离问题。本发明用于车牌识别系统，最大限度的利用了已获得的车牌字符信息以及同类字符之间的相互关系，具有很高的识别率，对于车牌字符的成像质量要求更低，应用于复杂的环境中具有很好的鲁棒性和准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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